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大数据下载,算法与数据结构下载列表 第101页

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[算法与数据结构] 机器学习下载链接.pdf

说明:链接:https://pan.baidu.com/s/1CpFXy4OiydmoQzEk2wjHXg 提取码:请到 http://admin.mifwl.com/sysTools.php?mod=diy&langid=0&pageid=1884049&pageSizeShow=pc 获取 更多大数据资源请到http://admin.mifwl.com/sysTools.php?mod=diy&langid=0&pageid=1884049&pageSizeShow=pc www.
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[算法与数据结构] 方差分析-自定义数据.xlsx

说明:本excel文档是我在测试自定义的单因素方差分析时自己做的简易数据,测试后可得到明显的结果,证明此检验代码有效
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[算法与数据结构] Matlab.pdetool命令下任意通道numann无粘势流.zip

说明:一阶波动方程在任意通道内的无粘势流流动,基于numann条件实现MATLAB代码。同样使用该工具,模拟一个波动方程在等直通道内的自行设定初始条件下的动态演变解。
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[算法与数据结构] 智能混合优化策略及其在流水作业调度中的应用.pdf

说明:智能混合优:通过结合蚁群算法(ACO)的并行搜索结构和模拟退火算法(SA)的概率突跳性 ,提 出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于流水作业调度问题 (FSP).在该策略 中,蚁群 系统的一个周游路线为模拟退火算法提供 了一系列初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜 索.同时,根据此策略构建并 实现 了针对 FSP问题求解的具体混合算法.仿真结果表明,混合算法弥补了 ACO易陷入局部最优和 SA搜索效率较低的缺点
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[算法与数据结构] 自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究_李文杰.pdf

说明:传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的簇数变化稳定区间,并将该区间中密度阈值最少时所对应的Eps和MinPts参数作为最优参数。实验结果表明,该算法能够实现聚类过程的全自动化并且能够选择合理的Eps和MinPts参数,得到了高准确度聚类结果。
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[算法与数据结构] 详解读写主从的mycat方案.doc

说明:GiSecurity中,使用了mycat的数据库的插件,这个插件在整个系统中,对处理大数据级别的业务数据,起着至关重要的作用,所以,对这块的布署方案进行详细的了解与设计,是很有必要的。
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[算法与数据结构] 圆排列问题的蚁群模拟退火算法.pdf

说明:首先 把 圆排 列 问题转 化 为旅行 商 问题 ,然后 利 用模 拟退 火 算法 求解 此 问题 .针 对 模拟 退 火算 法对选 择试 验解 比较 敏感 这 一 问题 ,文 章提 出六 种 找领 域解 算 法.算 法 的分 析 和测 试 表 明 ,利用 了城市 间距 离 大小 的信 息 的蚁群 模 拟退 火算 法 Ⅱ是一 种简 单有 效 的算法 .
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[算法与数据结构] 用于一般函数优化的蚁群算法.pdf

说明:蚁 群算 法是一种 新型 的模拟 进化算 法 ,初 步 的研 究表 明该 算法 具有许 多优 良的性 质 利用蚁群 算法 求解一般 函数优化 ,通过 实验收到 良好的 效果 .
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[算法与数据结构] 用于连续函数优化的蚁群算法.pdf

说明:为了用蚁群算法来解决连续优化问题 ,该算法将 函数优化问题 中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个 十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。与普通蚁群算法相同,蚁群在选择数字的过程 中将一定量的信息记录在每条选择的路径上以改变下一次蚁群选择各个数字的概率。实验数据表明,文 中的函数优化算法能比遗传算法以及其他用于连续优化的蚁群算法更快地找到更好的解。这种算法为蚁群算法求解连续优化 问题提供 了一种新的方法 。
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[算法与数据结构] Leetcode.rar

说明:Leetcode上面的前十道题,自己的一些解答,并搜集了上面一些巧妙地实现方法,附加一些注释,学无止境。
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[算法与数据结构] Flume 安装搭建使用.

说明:Flume 安装搭建使用
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[算法与数据结构] 基于weka的.arff数据的低秩矩阵分解缺失值补全.java

说明:使用weka,jar函数读取数据arff,代码引用类型如下: import weka.core.Attribute; import weka.core.Instance; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; import java.util.Random; 代码只限于处理arff数据类型,对于简单的5*4矩阵误差只有0.0018。 算法参考:https:
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